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Modelos de regressão não linear aplicados a grupos de acessos de alho
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Reis, Renata Maciel Dos Cecon, Paulo Roberto Puiatti, Mário Finger, Fernando Luiz Nascimento, Moysés Silva, Fabyano Fonseca E Carneiro, Antônio Policarpo Souza Silva, Anderson Rodrigo Da |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | O principal objetivo deste estudo foi comparar modelos de regressao nao linear aptos a descreverem o acumulo de materia seca de diferentes partes da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias apos plantio). Objetivou-se tambem identificar acessos semelhantes em relacao as caracteristicas avaliadas por meio de analises de agrupamento. Foram utilizados 20 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortalicas da Universidade Federal de Vicosa (BGH/UFV). O teor de materia seca da folha, do pseudocaule, do bulbo e da raiz foram definidos como variaveis na analise de agrupamento (algoritmo de Ward utilizando como medida de dissimilaridade a distância generalizada de Mahalanobis), a qual resultou na indicacao de um numero otimo (criterio de Mojena) de tres grupos de acessos, cujas medias de materia seca do bulbo, da raiz e total da planta em cada tempo de interesse foram utilizadas para o ajuste de cinco modelos de regressao nao linear (Mitscherlich, Gompertz, Logistico, Brody e von Bertalanffy). A identificacao do modelo que melhor se ajustou as tres caracteristicas de cada grupo foi realizada mediante coeficiente de determinacao , o quadrado medio do residuo e o desvio medio absoluto dos residuos . Comparando os valores desses avaliadores observou-se que, para as tres carateristicas dos tres grupos, o modelo que melhor se ajustou foi o Logistico. |
| Starting Page | 178 |
| Ending Page | 183 |
| Page Count | 6 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.1590/S0102-05362014000200010 |
| Volume Number | 32 |
| Alternate Webpage(s) | http://www.scielo.br/pdf/hb/v32n2/0102-0536-hb-32-02-00178.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
